边缘走向自适应的多尺度分水岭分割算法

针对图像分割存在过分割、欠分割以及分割边界具有不确定性等问题,提出一种边缘走向自适应的多尺度分水岭遥感图像分割算法.此算法根据梯度变化的最大方向来确定单个波段的梯度值,通过各像元邻域内波段间的相关性合成多个波段的梯度,对梯度图像进行形态学重建之后,采用多尺度标记算法进行标记分水岭分割.选取QuickBird,SPOT,Landsat TM 3种不同空间分辨率的遥感影像对此算法进行试验分析;同时,将该算法与eCognition软件中多尺度分割方法、多波段组合的传统分水岭分割方法、形态学分水岭分割方法进行比较.结果表明:该算法分割结果的边界和真实的地物边界非常接近,分割结果精度优于eCognition软件中多尺度分割方法、多波段组合的传统分水岭分割方法和形态学分水岭分割方法.     

形态梯度重构的标记分水岭高光谱影像分割

传统分水岭算法通常对梯度图像做无标记分割,其结果是容易造成过度分割。为了克服过分剖的缺陷,进而应用于复杂的高光谱遥感图像分割,结合形态学预处理方法,在对图像实施平滑处理的同时,利用形态学开闭重构技术对梯度图像进行重建,在此基础上对高光谱遥感梯度重建图像进行标记分水岭分割。实验证明,这种处理技术对高光谱遥感图像的分割效果良好,能够满足高光谱遥感图像分类与信息提取的需要。     

基于改进的分水岭算法的图像分割

考虑到分水岭算法存在过分割问题,本文提出一种有效解决方法。在图像预处理过程中首先对图像进行中值滤波来消除部分噪声;然后采用形态学求梯度的方法得到原始图像的梯度图并对梯度图像进行开闭重建,在保留区域重要轮廓的同时去除了噪声和图像细节。在此基础上对重建后的梯度图像进行基于标记约束的分水岭分割。实验结果表明该方法能够较好地抑制过分割,同时通过结构元素的选择而具备一定的灵活性,整个过程无需进行合并处理,降低了分割的复杂性。     

基于移动端的二维彩色条码分割算法研究

针对复杂环境下手机摄像头拍摄的二维彩色条码图像,提出了一种基于梯度特征的二维彩色 条码分割算法．首先,算法通过提取图像梯度特征来得到梯度图像;接着,采用ＤＣＴ变换对梯度图 像进行分块,并计算每块的加强系数,从而区分条码区域和非条码区域．最后,根据数学形态学和凸 包算法精确分割出条码区域．实验结果表明：该方法具有较好的分割能力,能够有效地从不同环境 下拍摄的二维彩色条码图像中分割出条码区域．     

分水岭分割中的粘性形态学梯度修正

分水岭变换是一种有效的图像分割方法，但存在过分割现象，尽管应用预平滑处理可以减轻或消除过分割，但却容易使分割后的区域轮廓发生位置偏移，为此，文中首先对图像进行形态学梯度变换，然后运用粘性形态学运算对梯度图像进行地貌修正，在消除产生过分割的非规则局部极小值的同时，保持区域轮廓的位置不变，最后在梯度修正图像的基础上，运用标准分水岭变换实现图像分割。仿真实验表明，该方法不仅能有效地消除过分割，而且具有较强的区域轮廓定位能力。     

基于自适应结构元素的改进分水岭图像分割方法

图像分割是按照一定的规则,将图像中具有特殊意义的区域划分为若干个互不相交的子区域,是从图像处理到图像分析的关键环节,传统分水岭图像分割方法是一种应用较为广泛的技术,具有快速、简单的优点,但该方法易受噪声干扰,分割结果易丢失边缘重要信息,出现过分割现象。为改善传统分水岭图像分割方法存在的过分割问题,提出了一种基于自适应结构元素的改进分水岭图像分割方法。首先,利用图像像素点邻域的局部密度、对称度及边缘特征构造形状可变的自适应结构元素,确保其与图像目标几何结构具有较强的一致性;其次,利用该结构元素获取图像形态学梯度,提高目标边缘的定位精度;将L₀范数梯度最小化和形态学开闭混合重建相结合修正梯度图像,减少梯度图像中的局部无效最小值点,抑制过分割现象的产生;最后对修正后的梯度图像进行分水岭分割,实现图像目标区域的精确分割。实验结果表明,该方法能够有效抑制过分割现象,提高目标边缘定位的准确性,具有较高的分割精度。     

基于分水岭变换的高分辨率遥感图像分割

提出一种基于高分辨率遥感图像的分水岭分割方法。首先,利用Canny算法进行边缘检测,得到边缘梯度图。其次,利用数学形态学对梯度图像进行后处理。然后,根据自动标记分水岭变换方法实现高分辨率遥感图像分割。最后,利用基于信息熵评价方法,对遥感图像的分割结果进行非监督评价。结果表明:所提方法可以有效地抑制遥感图像的过分割现象,并取得较好的分割效果。     

基于超像素和最近邻图合并的彩色图像分割

针对传统的分水岭算法在分割图像时存在过分割的问题,提出了一种基于多尺度形态学梯度重建与最近邻图合并准则的分水岭图像分割方法.该方法首先使用基于标记符控制的多尺度形态学梯度重建进行图像预处理,消除冗余的区域极值和噪声;然后通过构建最近邻图合并准则进一步对分水岭变换产生的超像素区域进行合并,提高了对目标特征的描述能力,使得...     

基于颜色模型极小值运算的细胞图像分割算法

为了能够快速准确地检测人类细胞形态及增殖分化等情况,提出一种高效自适应细胞图像的分割方法。首先提取图像六角锥体模型中特征明显的饱和度分量图像,并使用形态学重构、H-minima技术和图像增强技术对饱和度分量图像进行梯度修正;修正图像的梯度后,使用分水岭算法对图像进行分割;根据原图像灰度的一致性对分割结果进行区域合并,得到背景、细胞和细胞核3部分,最后使用形态学方法处理合并结果中的虚假噪点并平整区域边缘。实验结果表明,细胞与细胞核分割的准确度分别为0.978 8和0.967 7;Dice系数分别为0.938 8和0.937,实现了对医学显微细胞图像的精准分割。     

新型自适应稳健双边滤波图像分割

从稳健回归分析的角度,推导得到高效的稳健双边滤波(BF)模型.针对由纹理、噪声等导致的图像局部梯度变化差异性,提出一种自适应的局部平滑尺度方法.运用该双边滤波模型处理原图像和纹理特征图,提取出灰度梯度和纹理梯度.采用形态学方法进行梯度融合,并使用分水岭变换实现图像分割.在Berkeley图像数据集和遥感图像上的实验结果表明:所提出的新型自适应稳健双边滤波方法可以得到视觉一致的分割效果;与传统方法相比,提高了对象边界识别率并降低了过分割效应;可以作为图像分析预处理过程的有效工具.     

基于边缘检测的颈动脉CT图像分割技术研究

在传统图像分割算法的基础上,提出_『基于改进边缘检测的颈动脉CT图像分割方法．首先利用Canny边缘检测算子对CT图像进行边缘检测,然后利用数学形态学方法进行后续处理,并提取各种目标的轮廓．实验结果表明,该方法能有效实现目标与背景的分离,为正确诊断提供了指导信息,大大降低了工作量．     

基于数学形态学FCM聚类原型图像降噪方法

由传感器得到的图像往往含有大量噪声,针对目前常用的二维直方图算法在图像噪声检测与分离过程中存在的不足,以及传统FCM聚类算法的特点,提出了一种基于数学形态学的FCM聚类原型初始化方法:首先基于数学形态学理论确定图像初始聚类点簇,然后运用FCM对点簇进行处理。理论分析与实验表明,该方法能有效消除图像中的噪声点,对均匀噪声背景下图像处理有一定的应用价值。     

三维编织复合材料断层剖面图像分析

为了充分了解三维编织复合材料的细观结构特征，建立真实的细观结构模型，以为其力学性能的研究提供方便，文中采用数学形态学的基本运算对三维编织复合材料的断层剖面图像进行了处理，提取出了清晰的编织纱线轮廓，并与几种传统的边缘检测方法进行了对比．结果表明，数学形态学图像处理可以更有效地检测三维复合材料断层剖面编织纱线的边缘特征．     

基于数学形态学的彩色图像边缘检测算法

传统的基于微分算子的边缘检测算法对噪声非常敏感,而基于数学形态学的边缘检测算法具有一定的抗噪声能力.图像边缘不仅由灰度突变产生,颜色或纹理发生突变也产生边.本文考虑了颜色对图像边缘的影响,把一种灰度图像形态学边缘检测算法推广到彩色图像,并与原文献形态学灰度图像边缘检测算法、传统的形态学边缘检测算法进行了比较,实验结果表明本文的算法抗噪声能力更强,提取的边缘更加清晰、完整.     

基于数学形态学和HIS模型的彩色舌图像分割

从数学形态学的基本理论出发,利用数学形态学能描述图像形态特征的特点,结合ＨＩＳ模型,充分考虑图像的彩色信息,提出了基于数学形态学和ＨＩＳ模型的舌图像分割算法,实验结果表明,本算法具有较好的分割性能．     

体表损伤图像的分割

图像分割的研究一直受到人们的高度重视，但是，针对体表损伤图像的分割还未见报道。基于利用体表损伤图像的特点，提出了两种适合损伤图像的分割方法。针对损伤部分和背景色彩相差剧烈的图像，提出了基于彩色图像分割技术路线：颜色调整、抽取RGB之一的分量和数学形态学处理。针对损伤部分的灰度比较均匀的图像，提出了基于活动轮廓模型（Snakes）的图像分割技术路线，共有7个步骤：图像增强、灰度化、中值滤波去除噪声、平滑边缘、提取初始轮廓、采用不同内外力参数的活动轮廓模型的迭代、B样条拟合。实验结果显示了这两种方法的有效性。分割结果为获得法医鉴定中的鉴定参数提供了准备工作。     

基于数学形态学的自适应彩色图像滤波

为了解决彩色图像滤波问题,针对彩色图像的颜色矢量表示形式和彩色图像中的脉冲噪声的数值特征,提出一种滤除彩色图像的脉冲噪声的自适应算法.首先应用数学形态工具对脉冲噪声进行检测,再根据检测结果,用改进的矢量中值滤波方法自适应地调整滤波窗口,以符合人眼视觉特性的颜色相似性度量方法选择颜色距离最接近的样本像素,对脉冲噪声给予有选择的滤除.通过实验及与其它算法比较,结果表明该算法对于彩色图像中的脉冲噪声有较好的滤除效果.     

旋转机械参数图形软形态学自适应边缘检测

针对旋转机械振动参数图形边缘特征提取困难问题,根据模糊软形态学理论,提出滤波增强处理方法及自适应边缘检测算子.在600 MW模化汽轮机转子试验台上进行转子正常运转、转子不平衡故障、转子不对中故障、汽流激振故障、轴承松动故障的实验研究.将得到的振动参数三维图形转化为二维灰度图形,对二维灰度图形进行模糊软形态学滤波增强处理和自适应边缘检测.结果表明,该方法在滤除参数图形中噪声的同时,可以有效地提取图形边缘特征,为旋转机械故障诊断提供了一种新的图形特征提取方法.     

基于数学形态学与图论的数显字符识别

根据数显数字字符的特点,设计了一种基于数学形态学与图论的字符识别算法。针对数显数字字符,将数学形态学的膨胀和细化处理后的字符图像看作是1幅连通图,根据图论中闭合曲线特征,选择闭合曲线作为其整体特征对10个数字字符进行初次分类,将笔画端点所处字符图像中4个子区域的位置作为主要的细节特征,对字符进行识别。测试结果表明该算法是可行、有效的。